RSCC：面向灾害事件的大规模遥感变化描述数据集
计算机视觉与模式识别
2025-12-25 v5 计算与语言
摘要
遥感技术对灾害监测至关重要，然而现有数据集缺乏时序图像对和详细的文本标注。当前资源以单时相影像为主，无法捕捉灾害影响随时间的动态变化。为弥补这一空白，我们引入了遥感变化描述（RSCC）数据集，这是一个大规模基准数据集，包含62,351对灾前/灾后图像对（涵盖地震、洪水、野火等），并配有丰富、类人的变化描述文本。通过弥合遥感数据中的时序与语义鸿沟，RSCC能够对视觉-语言模型进行稳健的训练与评估，以实现灾害感知的双时相理解。我们的结果突出了RSCC在促进详细灾害相关分析方面的能力，为遥感领域中更准确、可解释和可扩展的视觉-语言应用铺平了道路。代码和数据集可在https://github.com/Bili-Sakura/RSCC获取。
引用
@article{arxiv.2509.01907,
title = {RSCC: A Large-Scale Remote Sensing Change Caption Dataset for Disaster Events},
author = {Zhenyuan Chen and Chenxi Wang and Ningyu Zhang and Feng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.01907},
year = {2025}
}
备注
Accepted by NeurIPS 2025 Dataset and Benchmark Track